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龍圖騰網(wǎng)恭喜大連海事大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多無人船編隊(duì)圍捕控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119440101B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510035119.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/698；該發(fā)明授權(quán)一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多無人船編隊(duì)圍捕控制方法是由白偉偉;王源豪;陳德旺;趙博;章文俊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-09向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多無人船編隊(duì)圍捕控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多無人船編隊(duì)圍捕控制方法，包括構(gòu)建受環(huán)境干擾影響的多無人船運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)，構(gòu)建圍捕編隊(duì)誤差變量；基于圍捕編隊(duì)誤差變量，采用反步法構(gòu)建無人船的虛擬控制器；基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建領(lǐng)導(dǎo)船編隊(duì)圍捕控制器；基于自適應(yīng)反步方法結(jié)合李亞普諾夫理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建跟隨船編隊(duì)圍捕控制器；根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)船編隊(duì)圍捕控制器與跟隨船編隊(duì)圍捕控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)船舶的編隊(duì)圍捕控制。解決了在多無人船編隊(duì)高效執(zhí)行圍捕任務(wù)過程中遭受風(fēng)、浪、流等復(fù)雜海洋環(huán)境的干擾，使得多無人船控制性能不足的問題，無法充分體現(xiàn)追逐無人船之間的協(xié)同合作關(guān)系，造成多無人船編隊(duì)控制困難，難以以盡可能小的代價(jià)實(shí)現(xiàn)控制的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多無人船編隊(duì)圍捕控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多無人船編隊(duì)圍捕控制方法，其特征在于，具體包括以下步驟：S1：構(gòu)建在大地坐標(biāo)系與附體坐標(biāo)系下，受環(huán)境干擾影響的多無人船運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)，以利用領(lǐng)導(dǎo)者跟隨法劃分編隊(duì)中各無人船的控制任務(wù)；S2：根據(jù)多無人船運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)與編隊(duì)中各無人船的控制任務(wù)，構(gòu)建圍捕編隊(duì)誤差變量；S3：基于圍捕編隊(duì)誤差變量，采用反步法構(gòu)建無人船的虛擬控制器，以獲取無人船的第一李亞普諾夫函數(shù)的最優(yōu)導(dǎo)數(shù)；具體包括以下步驟：S31：基于步驟S12中的船舶運(yùn)動(dòng)模型，獲取圍捕編隊(duì)誤差變量的動(dòng)態(tài)編隊(duì)誤差，其表達(dá)式為 式中：di表示編隊(duì)中每艘無人船的入度，且η2d,i表示待求解的無人船的虛擬控制器；ai,j表示第i艘無人船能夠接收到來自第j艘無人船的信息的決策變量；ai,0表示每艘無人船與目標(biāo)船舶之間的信號(hào)變量；ei,1表示圍捕編隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo)者船舶誤差變量；ei,2表示圍捕編隊(duì)的跟隨者船舶誤差變量；Δi表示第i艘無人船與目標(biāo)船舶的相對(duì)距離；Δj表示第j艘無人船與目標(biāo)船舶的相對(duì)距離，且i,j∈[1,2,…,N]；表示可逆的旋轉(zhuǎn)矩陣；N表示無人船編隊(duì)中船舶的總數(shù)；vi,vj表示附體坐標(biāo)系中的速度矢量，且vi＝[ui,vi,ri]T；ui,vi,ri分別表示船舶縱蕩角速度、橫蕩角速度以及艏搖角速度；τi表示控制輸入；τi,w表示未知有界的環(huán)境干擾；fivi表示無人船的非線性動(dòng)態(tài)項(xiàng)；ηi表示大地坐標(biāo)系中的位置矢量；η1f表示目標(biāo)船舶的軌跡信號(hào)；表示慣性矩陣；S32：采用反步法根據(jù)圍捕編隊(duì)誤差變量，構(gòu)建無人船的第一李亞普諾夫函數(shù)，且所述第一李亞普諾夫函數(shù)Vi,1的表達(dá)式為 S33：根據(jù)第一李亞普諾夫函數(shù)Vi,1與動(dòng)態(tài)編隊(duì)誤差，獲取第一李亞普諾夫函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，其表達(dá)式為 S34：構(gòu)建無人船的虛擬控制器，其表達(dá)式為 式中：ci,1表示用于設(shè)計(jì)虛擬控制器的正常數(shù)；S35：將構(gòu)建的所述無人船的虛擬控制器帶入步驟S33中，以改寫第一李亞普諾夫函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，獲取第一李亞普諾夫函數(shù)的最優(yōu)導(dǎo)數(shù)為 S4：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，根據(jù)無人船的第一李亞普諾夫函數(shù)的最優(yōu)導(dǎo)數(shù)，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建領(lǐng)導(dǎo)船編隊(duì)圍捕控制器；且所述領(lǐng)導(dǎo)船編隊(duì)圍捕控制器所使用的控制律包括領(lǐng)導(dǎo)船最優(yōu)控制律、船舶前饋?zhàn)赃m應(yīng)律以及領(lǐng)導(dǎo)船權(quán)值更新律；S5：基于自適應(yīng)反步方法，根據(jù)無人船的第一李亞普諾夫函數(shù)的最優(yōu)導(dǎo)數(shù)，并結(jié)合李亞普諾夫理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建跟隨船編隊(duì)圍捕控制器；且所述跟隨船編隊(duì)圍捕控制器包括自適應(yīng)控制器與自適應(yīng)控制律；S6：根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)船編隊(duì)圍捕控制器與跟隨船編隊(duì)圍捕控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)船舶的編隊(duì)圍捕控制。

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